DB3308/T 125-2022 基层智治大脑 视频图像结构化处理技术规范

ICS35.020

CCSL70

3308

浙江省衢州市地方标准

DB3308/T125—2022

基层智治大脑

视频图像结构化处理技术规范

Technicalspecificationsforgrassrootssmartgovernancebrainstructuredprocessing

ofvideoimages

2022-11-30发布2022-12-30实施

衢州市市场监督管理局  发布

DB3308/T125—2022

目次

前言............................................................................II

1范围.................................................................................1

2规范性引用文件.......................................................................1

3术语和定义...........................................................................1

4结构化处理流程与事件组成.............................................................1

5数据采集要求.........................................................................3

6内容分析与结果描述要求...............................................................4

7信息存储要求.........................................................................9

附录A（资料性）基层智治大脑内容分析结果的特征属性描述.........................10

I

DB3308/T125—2022

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由衢州市大数据发展管理局提出并归口。

本文件起草单位：衢州市大数据发展管理局、浙江省标准化研究院、阿里云计算有限公司、阿里巴

巴达摩院城市大脑实验室、衢州市衢江区社会治理中心、衢州市衢江区大数据中心、衢州市龙游县大数

据中心。

本文件主要起草人：邹巧柔、余子英、毛小兵、蒋伟、占里忠、顾艺、项波、蒋林、郑秀峰、吴效

威、陈良辅、陈志勇、程丹、陶明渊、苏凡。

II

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基层智治大脑视频图像结构化处理技术规范

1范围

本文件规定了基层智治大脑结构化处理流程与事件组成、数据采集要求、内容分析与结果描述要求、

信息存储要求等技术规范。

本文件适用于基层智治大脑视频图像数据结构化处理的开发建设，其他领域的视频图像数据结构化

处理可参考采用。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T28181-2016公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求

GB/T30147-2013安防监控视频实时智能分析设备技术要求

GB37300-2018公共安全重点区域视频图像信息采集规范

GB50198-2011民用闭路监视电视系统工程技术规范

GA/T1399.1-2017公安视频图像分析系统第1部分：通用技术要求

GA/T1399.2-2017公安视频图像分析系统第2部分：视频图像内容分析及描述技术要求

GA/T1400.1-2017公安视频图像信息应用系统第1部分：通用技术要求

GA/T1400.3-2017公安视频图像信息应用系统第3部分：数据库技术要求

DB34/T3430-2019公共安全视频图像信息系统数据存储技术规范

3术语和定义

GB37300-2018、GB/T30147-2013、GA/T1399.1-2017、GA/T1399.2-2017、GA/T1400.1-2017、

和GA/T1400.3-2017界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

结构化处理structuredprocessing

对没有固定结构的数据通过设定的规则转换成能用统一结构进行逻辑表达的信息。

4结构化处理流程与事件组成

4.1结构化处理流程

4.1.1基层智治大脑视频图像的结构化处理流程如图1所示。

1

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图1基层智治大脑视频图像结构化处理流程

4.1.2基层智治大脑的输入源数据应包括网络视频流和视频/图像文件，宜支持实时的模拟或数字视频

信号输入。

4.1.3输入的视频图像数据（按照设定的分析规则）经过内容分析后，应输出包括相应事件视频、图

像、标签等信息的结果描述。

4.1.4输出的事件信息结果描述应支持存入存储设备和数据库，并用于其它相关应用。

4.2基层治理事件组成

基层智治大脑分析与描述的基层治理事件组成如图2所示。

图2基层智治大脑分析与描述的基层治理事件组成

2

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基层治理事件包含但不限于：机动车违规停放、游商摊贩、店外经营、非机动车违规停放、横穿马

路、非机动车占用机动车道、非机动车逆行、踩踏草坪、占道广告牌、占道撑伞、沿街晾晒、人数超限、

人群聚集、车辆核入、土地苫盖、积水、人员佩戴安全帽、人员在岗、人员闯入、消防通道阻塞、电动

自行车进入电梯、渣土车追踪、垃圾随意堆放、垃圾箱满溢等。

5数据采集要求

5.1数据种类

输入数据应包括视频数据、图像数据、与视频图像数据相关联的设备数据，设备数据应包括但不限

于GB/T28181中规定的的设备属性数据、绝对时间数据等。

5.2视频图像采集部位

基层智治大脑视频图像采集部位为基层治理事件发生的重点公共区域，具体要求见表1。法律、行

政法规对视频图像采集有特殊要求的从其规定。

表1重点公共区域基层治理事件的采集部位

事件名称重点公共区域基层治理事件的采集部位

机动车违停在城市人行横道道路以及其他易于发生机动车违停事件的点位

游商摊贩在小区、学校、菜市场、商场周边以及其他易于出现游商摊贩的点位

店外经营在早餐摊、水果摊、饭店以及其他易于出现店外经营的点位

非机动车违规停放在城市人行横道道路及其他易于发生非机动车违规停放事件的点位

横穿马路在机动车道及其他易于发生横穿马路事件的点位

非机动车占用机动车道在机动车道及其他易于发生非机动车占用机动车道事件的点位

非机动车逆行在机动车道及其他易于发生非机动车逆行事件的点位

踩踏草坪在绿地草坪区域及其他易于发生踩踏草坪事件的点位

占道广告牌在城市公共区域及其他易于出现占道广告牌的点位

占道撑伞在小区、学校、菜市场、商场及其他易于出现占道撑伞事件的点位

沿街晾晒在小区、学校、菜市场、商场及其他易于出现沿街晾晒事件的点位

人数超限在工厂厂房及其他易于出现人数超限事件的点位

在机场、车站、展会、展馆、景区、学校、体育场等户外公共场所，及其他易于出现人群聚

人群聚集

集事件的点位

车辆核入在园区或厂区车辆出入口，及其他易于出现车辆核入事件的点位

土地苫盖在建筑工地及其他易于出现土地苫盖的点位

道路积水在城市道路，非乡村小路和不平整土路等，及其他易于出现道路积水的点位

人员佩戴安全帽在工厂厂房和建筑工地，及其他易于出现人员佩戴安全帽的点位

人员在岗在煤炭、电力、化工等行业监控室、值班室，及其他易于出现人员在岗事件的点位

人员闯入在工厂危险区域、电场危险区域、重点警戒区域，及其他易于出现人员闯入事件的点位

消防通道阻塞在室外生活小区、工厂园区、医院、学校门口等，及其他易于出现消防通道阻塞事件的点位

电动自行车进入电梯在电梯轿厢内部，及其他易于出现电动自行车进入电梯事件的点位

渣土车追踪在城市道路或园区道路及其他易于出现渣土车的点位

垃圾随意堆放在居民或商铺门口，垃圾投放点附近，及其他易于出现垃圾随意堆放的点位

3

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表1（续）

事件名称重点公共区域基层治理事件的采集部位

垃圾箱满溢在居民生活区垃圾投放点及其他易于出现垃圾箱满溢的点位

5.3视频图像格式要求

视频图像数据的输入格式与方式应符合GA/T1399.1-2017中5.1的相关规定。

5.4视频图像质量要求

对于输入的视频图像数据质量，应达到GB50198-2011中5.4.3描述的4级或4级以上，输入的视频图

像照明条件应达到GB50198-2011中3.2.12对于照明条件的要求。

6内容分析与结果描述要求

6.1概述

对于基层智治大脑输入的视频图像数据，数据分析软件应按照以下设定的内容分析要求，分析基层

治理事件信息，并输出以下设定的分析结果描述。

6.2机动车违规停放

在满足数据采集要求的在线视频图像中，应能识别出滞留超过指定时间（默认5分钟）且在指定时

间内未驶离（默认10分钟）的机动车目标，并先后输出两次报警事件，第一次告警应支持输出：cameraID、

上报大小图影像、事件发生时间，宜支持输出：车牌识别信息（在车牌满足识别条件下）；第二次告警

应支持输出同一车牌关联的告警信息。

对于采集的视频图像中的机动车目标进行识别，机动车目标框的边长应不小于100像素，车牌字符

应人眼清晰可辨且车牌目标框的尺寸应不小于80×25像素、倾斜或侧倾角应小于15°，机动车违规停放

事件输出结果的识别准确率应不小于90%。

经过内容分析输出的事件信息的输入规则特征属性格式见附录A中的表A.1，描述结果特征属性格式

见附录A中的表A.2。

6.3游商摊贩

在满足数据采集要求的在线视频图像中，应能识别出滞留指定时间（默认30秒）的机动车或非机动

车后斗、箱子、框子、桌子、大片布或纸等经营类载体，且装有食品加工工具、农副产品、小商品或其

他货物的目标，输出报警事件，告警应支持输出：点位cameraID、上报大小图影像、事件发生时间。

对于采集的视频图像中的机动车或非机动车后斗、箱子、框子、桌子、大片布或纸等经营类载体目

标和装有食品加工工具、农副产品、小商品或其他货物目标进行识别，目标框的边长应不小于100像素，

游商摊贩事件输出结果的识别准确率应不小于90%。

经过内容分析输出的事件信息的输入规则特征属性格式见附录A中的表A.1，描述结果特征属性格式

见附录A中的表A.2。

6.4店外经营

在满足数据采集要求的在线视频图像中，应能识别出滞留指定时间（默认30秒）的箱子、框子、桌

子、冰箱、大片布或纸等经营类载体目标，并输出报警事件，告警应支持输出：点位cameraID、上报大

小图影像、事件发生时间。

4

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对于采集的视频图像中的箱子、框子、桌子、冰箱、大片布或纸等经营类载体目标进行识别，目标

框的边长应不小于70像素，店外经营事件输出结果的识别准确率应不小于90%。

经过内容分析输出的事件信息的输入规则特征属性格式见附录A中的表A.1，描述结果特征属性格式

见附录A中的表A.2。

6.5非机动车违规停放

在满足数据采集要求的在线视频图像中，应能识别出停留超过指定时间(默认30秒)的二